基于DEA-Malmquist指数的创业板高新技术企业创新效率研究

杨豆豆

摘 要：采用DEA-Malmquist指数法，利用2014—2018年创业板高新技术企业的面板数据，测算创业板高新技术企业全要素生产率的动态变化情况，以此对高新技术企业创新绩效进行综合评价。研究结论表明，241家创业板高新技术企业在2014—2018年间全要素生产率未得到提升，企业创新效率较低，主要原因是技术效率的阻碍作用。

关键词：高新技术企业；创新效率；DEA-Malmquist指数

如今，我国经济已由高速增长转向高质量增长阶段，必须贯彻新发展理念，以创新发展为第一动力，不断增强我国的创新力和核心竞争力。高新技术企业作为我国创新活动的重要主体，在实施国家创新驱动发展战略、推动科技创新支撑引领现代化经济体系建设等方面的作用越来越显著。近年来，政府制定了一系列支持高新技术企业创新发展的财税政策，截至2018年年底，全国高新技术企业超过18万家。但高新技术企业在快速发展的同时，也存在诸多问题。例如高新技术企业的认定存在区域性差异，创新发展存在区域间不平衡。因此，有必要对高新技术产业的创新绩效进行科学的评价。本研究将利用全要素生产率作为衡量创新效率的重要指标，以2014—2018年创业板高新技术企业的面板数据为基础，运用DEA-Malmquist生产率指数对创业板高新技术企业的创新效率进行定量测算与分析，研究结论可为政府制定更有效的政策提供参考。

1 DEA-Malmquist的应用

DEA-Malmquist生产率指数是测算全要素生产率及其分解的有效方法。这种方法是在数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法的基础上，与早期提出的距离函数相结合，测算不同时点上的全要素生产率，该方法最早于1982年提出，并运用到生产率及相对效率的分析中。随后，有学者将Malmquist生产率指数进一步分解为技术效率变化指数和技术变化指数。如今，DEAMalmquist生产率指数法已成为测算生产率及效率的主要方法之一。有学者使用Malmquist 生产率指数结合DEA法测算了澳大利亚机场的生产率，分析发现这些机场在技术变化和全要素生产率方面均表现出强劲的增长态势。有学者利用Malmquist生产率指数分别对2000—2004年及2004—2009年13家商业银行的全要素生产率进行了动态分解，有学者研究发现2000—2004年我国商业银行全要素生产率轻微下降，且存在13%的投入资源浪费，规模效率低影响了整体效率；2004—2009年商业银行全要素生产率整体上不断提高，主要得益于技术进步和规模效益，从总体上看，提升商业银行全要素生产率的途径主要为提高规模效率。有学者运用DEA-Malmquist指数对我国省际科技创新效率进行了分析，发现我国科技创新效率因地区的不同而存在明显差异。

2 实证研究的方法及数据处理

2.1 DEA-Malmquist生产率指数

DEA-Malmquist指数通过与距离函数结合，进而测算出不同时点间的全要素生产率，因此，能够较好地刻画全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）的动态变化[1]。

2.2 投入产出变量的选取

本研究立足创业板高新技术企业自身的行业特征，借鉴相关文献在选取指标时遵循的依据，最终选取投入指标为营业成本、现金流量表中“支付给职工以及为职工支付的现金”。主要原因是：（1）企业的营业成本在一定程度上能反映企业的资本化投入。（2）由于创业板高新技术企业大多数并非劳动密集型企业，资本化后的职工薪酬等更能反映企业在劳动力要素方面的投入。即支付给职工以及为职工支付的现金。本研究以营业收入、利润总额为产出指标，是基于企业年报中的营业收入，能够全面反映企业的产出水平，而利润总额能够衡量公司的总体盈利水平。

3 实证研究的结果及分析

本研究将利用Deap2.1软件计算基于DEA的Malmquist生产率指数，估计出我国241家创业板高新技术企业在2014—2018年的全要素生产率变化情况，并分解出技术变化指数、技术效率变化指数。表1是我国241家创业板高新技术企业的TFP变化及其分解結果。

由表2可以看出，241家创业板高新技术企业全要素生产率均值为0.848，且241家企业中仅有86家企业全要素生产率均值大于1，这表明大多数创业板高新技术企业全要素生产率在5年间并没有得到提高。经统计发现，241家公司中超过1/2企业的技术效率贡献为负，技术进步的贡献为正，说明全要素生产率提升的主要推动力是技术进步，而技术效率在一定程度上阻碍了全要素生产率的提高。总体而言，超过1/2的企业在5年间的全要素生产率小于1，表明创业板高新技术企业的创新效率未得到提升，企业的创新绩效并不显著。

从不同年度看，全要素生产率的波动较大。具体表现为：2016—2017年间全要素生产率的变化最大（1.158），2015—2016年间全要素生产率的变化最小（0.668）。5年间创业板高新技术企业全要素生产率波动较大，主要是由于大多数创业板高新技术企业仍处在上市初期，发展趋势很大程度上受到宏观经济政策的影响，全要素生产率没有呈现出逐年上升的趋势。

4 政策建议

从上文的定量分析可以提出如下建议：

（1）创业板高新技术企业应进一步提升企业内部管理水平。从微观层面上来看，企业不同投入要素之间的协调性也影响企业产出水平的高低，而企业自身的经营管理水平影响要素间的协调性。因此，要提升企业创新效率首先要提升企业的经营管理水平。尤其是对创业板高新技术企业来说，创业板公司上市时间不长，公司生产运营能力还不够成熟，内部管理水平还有待提高，要认清政府财税支持政策的作用实质只是对企业生产经营提供的一种资金或政策支持，而并非是企业长期可持续发展的核心要素。因此，创业板高新技术企业要从完善企业管理组织模式入手，提升企业管理水平，逐步提高企业创新效率，提升企业创新绩效。

（2）从成熟上市企业的经验来看，高新技术成长的企业不仅企业规模较大，并且往往拥有较高的规模效率，而规模效率的提升意味着企业技术效率的提升。

创业板高新技术企业需要认识到，过度的规模扩张尤其是依靠股权融资扩张的最终结果可能会降低企业的规模效率，从而阻碍企业全要素生产率的提升[2-3]。因此，创业板高新技术企业不应该一味地为扩大企业规模而过度扩张，应该注重企业自身规模效率的正向提升，进而提高企业生产率，最终实现企业创新效率的提升。

[参考文献]

[1] 鲁炜，严夏.高技术产业R&D全要素生产率变动分析—基于DEA模型的Malmquist指数方法[J].西北农林科技大学学报（社会科学版），2012，12（3）：51-56.

[2] 罗雨泽，罗来军，陈衍泰.高新技术产业TFP由何而定？—基于微观数据的实证分析[J].管理世界，2016（2）：8-18.

[3]王玉，许俊斌.中国高新技术产业发展效率的影響因素[J].经济管理，2011，33（9）：17-25.

Study on innovation efficiency of growth enterprise market high-tech enterprises based on DEA-Malmquist index

Yang Doudou

（Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang 330046， China）

Abstract：Using the DEA-Malmquist index method and the panel data of growth enterprise market high-tech enterprises from 2014 to 2018， the dynamic changes of total factor productivity of growth enterprise market high-tech enterprises are measured， so as to comprehensively evaluate the innovation performance of high-tech enterprises. The conclusion of the study shows that 241 growth enterprise market high-tech enterprises have not improved the total factor productivity form 2014 to 2018， and the innovation efficiency of enterprises is low， which is mainly due to the hindrance of technological efficiency.

Key words：high-tech enterprises； innovation efficiency； DEA-Malmquist index